機器學習——matplotlib

pip install matplotlib

matplotlib [mæt'plotlib] 是Python 2D繪圖領域的基礎套件，它讓使用者將數據圖形化，並提供多樣化的輸出格式

 

 

給你們舉個例子 用的實例化對象 

 

import matplotlib.pyplot as plt

#導入3d模塊

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

import numpy as np

import pandas as pd

 

 

 

#創建一個測試類

 

class TestPlot(object):

    #初始化方法

    def __init__(self,plt):

        self.plt = plt

    

    

    #配置中文字體

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'

 

 

 

#柱狀圖

    def test_zhu(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        GDP = [12404.1,13908.57,9350,8000]

        #填充數據

        plt.bar(['北京','天津','上海','重慶'],GDP,color="green",alpha=0.2)

        #填寫標籤

        plt.ylabel('生產總值')

        plt.title('四大直轄市GDP比對')

        #刻度範圍

        plt.ylim([5000,15000])

        #繪製

        plt.show()

 

 

#繪製條形圖

    def test_tiao(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        price = [40,30,60,50]

        #填充數據

        plt.barh(range(4),price,align='center',color="blue",alpha=0.3)

        #設置標籤

        plt.xlabel('價格')

        #編輯商品

        plt.yticks(range(4),['三國','水滸','西遊','紅樓'])

        #設置標題

        plt.title('商品價格表')

        plt.show()

 

 

 #折線圖方法

    def test_line(self):

        plt = self.plt

        #定義X軸數據

        x = ['2019-5-1','2019-5-2','2019-5-3','2019-5-4']

        #定義Y軸數據

        y1 = ['30℃','25℃','15℃','25℃']

        y2 = [30,50,60,40]

        #填充數據

        plt.plot(x,y1,label = '溫度')

        plt.plot(x,y2,label = '溼度')

        #設置圖例

        plt.legend()

        #繪製

        plt.show()

 

 

#繪製散點圖

    def test_sandian(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        x = list(range(0,101))

        y = [value * np.random.rand() for value in x]

        #填充數據

        plt.scatter(x,y,s=30,c = 'red')

        #繪製

        plt.show()

 

 

#定義3D散點

    def test_3d(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        x = np.random.randint(0,20,size=20)

        y = np.random.randint(0,20,size=20)

        z = np.random.randint(0,20,size=20)

#         a = np.random.randint(0,20,size=20)

#         b = np.random.randint(0,20,size=20)

#         c = np.random.randint(0,20,size=20)

#         d = np.random.randint(0,20,size=20)

#         e = np.random.randint(0,20,size=20)

        #建立二維對象

        fig = plt.figure()

        #強轉

        axes3d = Axes3D(fig)

        #填充數據

        axes3d.scatter3D(x,y,z)

        #繪製

        plt.show()

 

 

 

#定義餅圖方法

    def test_bing(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        beijing = [10,18,40,65]

        #定義標籤

        label = ['2-3年','3年','5年','8年以上']

        #顏色

        color = ['red','blue','green','pink']

        #作好容器

        indic = []

        for index,item in enumerate(beijing):

            #判斷

            if item == max(beijing):

                indic.append(0.1)

            elif index == 1:

                indic.append(0.1)

            else:

                indic.append(0.1)

                

        #填充數據    autopct="%1.1f%%"以小數的形式展現

        plt.pie(beijing,labels=label,colors=color,startangle=160,shadow=True,explode=tuple(indic),autopct="%1.1f%%")

        

        #標題

        plt.title("3D餅圖突出展現工齡佔比")

        #繪製

        plt.show()

 

 

#定義面積圖方法

    def test_mian(self):

        plt = self.plt

        #定義數據

        date = ['2019-5-1','2019-5-2','2019-5-3','2019-5-4']

        #收入

        earn = [156,356,156,70]

        #定義支出

        pay = [[10,30,5,20],[12,20,10,20],[10,15,30,20],[10,20,30,5]]

        #填充數據

        plt.stackplot(date,earn,pay,colors=['green','pink','orange','blue'])

        #生成圖例

        plt.plot([],[],color='red',label="收入")

        plt.plot([],[],color='blue',label="早飯")

        plt.plot([],[],color='green',label="中午餐")

        plt.plot([],[],color='pink',label="晚飯")

        plt.legend()

        plt.title('四天支出收入')

        plt.show()

 

 

 

 

if __name__ == "__main__":

 

    #實例化一個對象

    testplot = TestPlot(plt)

    #調用方法

     #折線

     testplot.test_line()

     #散點

     testplot.test_sandian()

     #3D

     testplot.test_3d()

     #條形

     testplot.test_tiao()

     #柱狀圖

     testplot.test_zhu()

     #3D餅圖

     testplot.test_bing()

    #面積圖

    testplot.test_mian()

 

 

 

 

總結:

bar 柱狀圖 

barh 條形圖

plot 折線圖

scatter 散點圖

scatter3D 3D散點圖

pie 3D餅圖

stackplot 面積圖

 

plt.title('給表的標題')

plt.show() 繪製圖表

plt.legend()繪製圖例